GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

混合粒子联邦滤波在多信息组合导航系统中的应用

在组合导航多信息滤波系统的应用中,会遇到部分子滤波器为非线性系统的情况。提出了一种混合粒子联邦滤波方法,把高斯粒子滤波获取多维高斯分布的计算过程融入到联邦卡尔曼滤波结构框架中,并采用该滤波框架解决混合系统的多信息融合问题,该算法在滤波模型的适应性方面要优于传统的联邦滤波。以组合导航多信息融合问题为例,建立了混合粒子联邦滤波模型,对该算法进行了仿真,仿真结果验证了混合粒子联邦滤波的有效性。     

基于高斯混合无迹粒子滤波的地形辅助导航算法

地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题.粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度.针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波( GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样.通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好.     

个人导航融合建筑平面信息的粒子滤波方法

针对低成本IMU自主个人导航系统方位漂移的问题,提出了一种融合鞋式IMU、楼层平面图的个人导航解决方案,为实现精度较高的室内相对定位设计了一种新的辅助粒子滤波算法。引入卡尔曼滤波+粒子滤波的级联框架,底层卡尔曼滤波器在捷联解算的基础上,利用零速修正技术估计IMU的位置和姿态;上层粒子滤波器提取步行中每一步的步长和方位变化作为量测,建立相应的步行运动模型融入非线性地图匹配技术。考虑室内应用情境,通过对传递粒子的多步推演预测和选择性剔除,推导了一种新的粒子滤波算法。采集低精度IMU的室内行走数据验证了算法的有效性:约300 m行程的室内导航最终位置误差不超过0.3 m。表明提出的级联滤波算法框架能有效解决建筑平面信息辅助情形下的个人导航问题,新设计的粒子滤波算法有助于提高个人导航系统连续位置测定的精度和可靠性。     

粒子滤波在惯导系统非线性对准中的应用

首先介绍了粒子滤波中自举滤波的原理和算法，说明该算法可用于处理非线性系统的状态估计问题。进而列出了捷联惯导系统速度误差方程和姿态误差方程，并将其用于惯导系统非线性对准。最后，通过对仿真结果的分析，指出通过结合粒子滤波和传统的扩展卡尔曼滤波，可以得到一种精度优于卡尔曼滤波，而计算量小于粒子滤波的非线性滤波方法。     

基于新型滤波器-HABF的SINS传递对准仿真

传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。     

非线性导航信息自适应估计方法研究

提出了一种模糊自适应非线性滤波（FUKF）方法，该方法通过一组确定的散布点集，计算新息协方差，然后根据新息在稳态滤波下的平稳遍历性质，确定模糊规则，在线调整噪声方差，有效地防止滤波器发散。将该方法应用到以DGPS／GPS／RLC／罗经等设备组成的舰船导航系统中，对各个传感器信息分别进行FUKF、EKF滤波，然后采用三种不同的方法，对实测数据进行数据融合状态估计，并对估计效能进行比较。仿真和试验结果表明，文中提出的方案对提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的，而且使整个组合导航系统具有更高的可靠性和容错能力。     

粒子滤波的改进优化方法及在组合导航系统中的应用

组合导航系统中存在非线性环节,粒子滤波技术能较好地解决这些非线性问题.本文根据常见组合导航系统非线性滤波问题,总结了组合导航系统非线性滤波模型特点及一般建模方法.从粒子滤波算法实现框架出发,分析总结了粒子滤波性能特点及其改进演化规律.根据惯性组合导航系统中数据处理特点,对如何选择适合组合导航系统的粒子滤波算法提出了选择原则.分析和总结了组合导航系统中非线性滤波建模方法及粒子滤波改进优化策略,对解决组合导航系统的非线性滤波问题具有理论和实践指导意义.     

混合高斯粒子滤波在组合导航中应用的计算量分析

针对组合导航中出现的线性非线性混合滤波实现过程中的计算量问题,给出了一种混合高斯粒子滤波改进算法的计算量分析方法。根据该滤波算法特点,分析并总结了一种理论获取粒子滤波计算量的方法,据此定量的分析了该算法的计算量。并以SINS/GPS组合导航系统为例,具体分析了混合高斯粒子滤波算法计算量问题。仿真结果验证了该计算量理论分析方法的有效性。该方法同样可以推广到一般粒子滤波和其它非线性滤波算法中,能在理论上解决组合导航系统中非线性滤波计算量及滤波时间的计算仿真问题。     

自适应Sage-Husa粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对非线性滤波问题,提出一种新的自适应Sage-Husa粒子滤波算法。通过Sage-Husa滤波方法计算状态估值和协方差阵来获得重要性密度分布函数,充分考虑了最新量测信息的影响,并利用欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子自适应地调整粒子权值的分布,降低粒子退化程度,提高了滤波精度,适用于非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和粒子滤波比较,仿真结果表明,自适应Sage-Husa粒子滤波能提高导航系统定位的解算精度,得到的东向和北向定位误差控制在?5.3m附近,其性能明显优于扩展Kalman滤波和粒子滤波。     

权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。     

粒子滤波及其在导航系统中的应用综述

传统的扩展卡尔曼滤波方法要求对非线性系统近似线性化,有可能会引入较大的模型误差.应用粒子滤波解决了这一问题.该算法可以直接应用于原系统的非线性模型当中,并且不需考虑系统噪声和量测噪声是否为高斯白噪声,都能得到很好的滤波效果.文中介绍了粒子滤波的理论基础-贝叶斯估计及具体的实现方式-蒙特卡罗方法;指出粒子滤波存在的退化问题,并从减小退化现象入手将重要性采样和再采样方法引入到算法之中;最后阐述了粒子滤波在导航系统中的一些应用.     

一种改进的GPS/DR组合位置自适应滤波算法

为解决自适应滤波算法中观测误差与状态误差估计的关键问题,在分析GPS/DR组合导航系统测量信息性质的基础上,提出了GPS光滑度计算方法,并在其基础上给出了GPS位置误差估计算法及状态误差协方差阵和观测误差协方差阵自适应调节算法。算法仿真实现了观测误差的直接测量,较好地解决了Sage-Husa自适应滤波算法中对误差特性估计不准确的问题。仿真结果表明：位置滤波输出的精度相比Sage-Husa算法有明显的提高。     

超平面滤波算法在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

针对GPS／INS组合导航系统的滤波算法误差较大，在对常用的卡尔曼滤波算法进行总结和分析的基础上，给出了卡尔曼滤波的本质，提出了一种利用超平面调整卡尔曼滤波器的方法。以GPS／INS组合导航系统为例进行了仿真，结果表明：该方法既能抑制滤波发散，又能提高滤波精度。     

惯导与GPS组合系统中实时自适应卡尔曼滤波技术的研究

—针对现有的自适应卡尔曼滤波算法实时性不强、结构繁杂，本文研究了在惯导与ＧＰＳ组合系统中应用一种修正的自适应卡尔曼滤波算法，并与常规卡尔曼滤波算法作了比较。仿真结果表明，这种算法具有结构简单、高效率和精度高等优点，不失为一种实用而有效的滤波算法。     

适合于航空应用的INS/CNS/Doppler组合导航系统研究

针对无阻尼惯导系统的误差特点,设计了适合航空应用的惯性(INS)/天文(CNS)/Doppler组合导航系统,建立了该组合导航系统卡尔曼滤波模型。仿真试验表明,该组合导航系统能为飞行体提供精确的导航信息。     

抗差自适应插值粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的粒子退化和重要性密度函数难以选取的问题,在吸收抗差自适应滤波、二阶插值滤波和粒子滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应插值粒子滤波算法。该算法利用二阶插值滤波算法得到重要性密度函数,通过抗差自适应因子实时控制动力学模型误差及观测异常对导航解的影响。将该算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行计算仿真,并与经典的粒子滤波算法进行比较分析。结果表明,提出的滤波算法得到的姿态误差控制在[-0.3′,+0.3′],速度误差控制在[-0.4 m/s,+0.4 m/s],位置误差控制在[-5 m,+5 m],性能明显优于经典的粒子滤波算法。新的滤波算法不但能够有效地抑制粒子退化,而且能够有效地控制动力学模型误差及观测异常的影响,提高了组合导航的滤波精度。     

车载SINS/DR组合导航系统的在线标定方法

惯导系统中陀螺漂移和加速度计零位存在逐次启动不重复性误差,需在一定时期内频繁拆卸进行标定,增加了较大的工作量。从工程实用和维护的角度出发,提出了一种针对于车载组合导航系统的在线标定方法。该方法用卡尔曼滤波作为估计工具,利用里程计获得辅助信息,将惯导系统与里程计的位置和速度的差值作为量测值,通过设计接近于一般跑车实验过程的路径对待标定的误差项进行有效激励。仿真卡尔曼滤波结果表明,在一定的时间内各误差项根据车行轨迹进行逐步收敛,实现了在一般跑车实验中不拆卸惯性器件而达到标定的目的,且在精度上较 SINS 有了明显的提高。这种在线标定的处理方法给实际使用和维护带来了很大的便利,具有一定的工程实用性。